辅助行走中环境分类的序贯决策融合
机器人学
2019-08-22 v2
摘要
动力假肢可有效帮助截肢者在平地上行走，但这类设备在复杂环境中使用不便。假肢需要理解截肢者的运动意图以助其在复杂环境中行走。近来研究者发现可利用视觉传感器对环境进行分类并预测截肢者的运动意图。先前研究者能在离线分析中准确分类环境，但忽略了降低相应时间延迟。为提高环境分类准确率并降低时间延迟，本文提出一种新的决策融合方法。我们通过构建隐马尔可夫模型并设计转移概率矩阵来融合环境分类的序贯决策。我们邀请健全受试者和截肢者进行室内外实验以评估该方法。实验结果表明，相较以往方法，我们的方法能更准确地分类环境且时间延迟更小。除环境分类外，所提决策融合方法未来还可能优化人体运动意图的序贯预测。
引用
@article{arxiv.1904.11152,
title = {Sequential Decision Fusion for Environmental Classification in Assistive Walking},
author = {Kuangen Zhang and Wen Zhang and Wentao Xiao and Haiyuan Liu and Clarence W. de Silva and Chenglong Fu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.11152},
year = {2019}
}